（1）业务背景 / 需求痛点 作为销售公司的人力资源支持者，每月需完成一次人力经营分析报告，向上级管理层汇报团队现状与趋势。传统工作模式存在以下痛点： 报表繁多：涉及薪酬、人效、人员信息、离职分析等多个维度； 重复劳动：每月手动整理数据、制作PPT，耗时约2-3天； 缺乏洞察：仅停留在“数据罗列”，缺少同比环比趋势分析与业务归因； 呈现单一：PPT图表静态、排版混乱，难以直观传达关键信息。 为此，我尝试通过数据可视化工具构建自动化、动态化、可交互的人力经营看板，实现“一次搭建，持续更新”。 （2）数据来源 企业原始数据：来自系统的《员工花名册》（含姓名、部门、职级、司龄、年龄、籍贯、学历、入职/离职时间等字段） 脱敏处理：所有涉及个人隐私的信息（如姓名、身份证号）均已脱敏或匿名化处理，确保符合数据安全规范 （3）分析思路 维度 分析重点 人（人力总量） 在职人数、离职趋势 流（人员流动） 离职率、离职结构（年龄/司龄/区域）、离职原因分布 构（人员结构） 学历、职级、司龄、年龄、籍贯分布，识别结构性风险 （4）数据处理过程 使用工具：FineBI /（根据实际填写） 创建“司龄”区间字段：20-25岁、25-30岁等 构建“职级区间”分组：11-14级、15-17级、18级以上 定义“离职类型”标签：主动离职 / 被动离职 /等 （5）可视化报告设计 ① 数据含义表达与组件设计 可视化组件 业务含义 设计说明 柱状图（在职人数） 展示人力规模变化趋势 展示数据发展趋势，各区间呈现人数变化 地图热力图（籍贯分布） 展现人才来源地集中度 标注重点区域 （6）分析结论与业务价值 通过分析得出的关键结论： 发现结构性问题：离职人群集中在25-35岁、司龄1年内、11-12级员工，多为新晋骨干，存在“入职即流失”风险。广东分公司7月流失3人，占当月总离职人数的23%，需重点关注区域管理差异 识别人才趋势：员工学历以大专、本科为主（合计占比56.2%），整体素质提升，新增校招生使人员结构趋于年轻化，组织活力增强 验证管理策略：11-14级员工中，1-3年司龄占比达29.4%，说明中期留任机制有效 高职级（15-17级）以5年以上老员工为主，体现晋升通道稳定性 对业务的影响与价值： 价值维度 具体成果 发现问题 识别出“新员工融入难”“区域流失不均”等问题，建议加强导师制与区域管理赋能 提升效率 报表制作时间从3天缩短至0.5天，释放HR 80%重复人力 推动变革 推动HR团队从“数据搬运工”向“业务洞察者”角色转变 三、学习总结 （1）学习经历 坚持与突破：连续学习，终于掌握数据建模与动态看板搭建，成就感满满 结识同路人：在学习群中结识多位来自不同行业的伙伴，交流实战经验，受益匪浅 感谢：感谢班主任每日提醒、助教老师耐心答疑、讲师深入浅出的案例教学 有趣的事：第一次做出可交互看板时，激动地分享给同事，被笑称“HR里最像数据分析师的” 课程建议： 希望增加更多HR专属场景案例（如招聘漏斗、离职预测） 吐槽点：部分视频会出现播放一个视频的时候，另一个卡主的视频也会放出声音 （2）个人成长 成长维度 具体收获 掌握技能 熟练使用BI工具进行数据清洗、建模、可视化；掌握同比环比、趋势分析等方法 初衷实现度 初衷实现约 85%：已能独立完成自动化报表，但战略洞察仍在提升中 是否达成目标 基本达成：提升了工作效率，增强了在组织中的专业话语权 FCP考试信心  有信心通过！目前已完成80%知识点复习，计划9月报考 心得体会 在这个AI时代，HR不能只懂“人”，更要懂“数”。数据不会说谎，但它需要一个会“倾听”的人。这次学习，让我成为了那个倾听者。